Python-多线程及生产者与消费者
一、前置知识
1. 队列基础
- 如果不指定
队列
是什么,请自行查阅 - 在Python中,队列是最常用的线程间的通信方法,因为它是线程安全的
from queue import Queue
# 创建队列
# -- 限制队中最多有 maxsize 个元素
# -- 如果省略参数,默认元素个数无限制
q = Queue(100)
q1 = Queue()
# 元素入队
q.put(1)
q.put(True)
q.put('abc')
# 队列的大小
print(q.qsize())
# 判断队满
print(q.full())
# 判断队空
print(q.empty())
# 元素出队
# 注意:如果队空,取元素时,会陷入阻塞状态,知道再往队中加入数据为止【***】
while not q.empty():
print(q.get())
2. 多线程
(1) 进程与线程的关系
'''
1. 一个进程可以有多个线程,但是必须有一个主线程
2. 进程之间互不影响,资源不共享
3. 线程之间,资源可以共享,共享的是线程所属的进程的内容
4. 线程必须依赖于进程存在
'''
(2) 创建线程——方式1
from threading import Thread
def add(n1, n2):
print('结果为:' + n1 + n2)
def main():
# 创建一个线程
# -- target 函数的名称
# -- args 以元组的形式,传入函数所需的参数
t = Thread(target=add, args=(1, 2,))
# 开启线程
t.start()
if __name__ == '__main__':
main()
(3) 创建线程——方式2
'''
1. 通过继承 Thread类 创建线程的步骤
(1) 定义一个类
(2) 继承 Thread类
(3) 重写 run() 方法
(4) 在 run() 方法中写逻辑代码
2. 注意事项
(1) 子类继承 Thread类 后,实例化对象时,会自动执行父类中的 run()方法
所以我们可以重写 run(),然后在 run() 中执行我们自己的代码
(2) 一个子类继承了 Thread类,那么在对线程执行任何其他操作之前
它必须确保已调用基类的构造函数
-- 比如:传参时,需要调用的父类的构造函数
'''
from threading import Thread
class MyThread(Thread):
# 构造函数
def __init__(self, n1, n2):
# 调用父类的构造函数:第一种方法
# threading.Thread.__init__(self)
# 调用父类的构造函数:第二种方法
super().__init__()
self.n1 = n1
self.n2 = n2
# 重写 run() 方法
def run(self):
print('线程的名称:' + self.name)
print(self.n1 + self.n2)
def main():
# 实例化对象的过程,就是在创建线程
t1 = MyThread(1, 1)
# 设置线程的名称
t1.setName('t1')
# 开启线程
t1.start()
if __name__ == '__main__':
main()
(4) 锁的使用
- 一定要保证相关的线程使用的是同一把锁,否则加锁操作无意义
# 加锁之前
# ----------------------------------------------------------
from threading import Thread
num = 0 # 声明共享资源
def Jia():
# 标注使用共享的资源
global num
# 主逻辑代码
for i in range(10000000):
num+=1
print(num)
def main():
# 创建线程
t1 = Thread(target=Jia)
t2 = Thread(target=Jia)
t3 = Thread(target=Jia)
# 开启线程
t1.start()
t2.start()
t3.start()
if __name__ == '__main__':
main()
# 加锁之后
# ----------------------------------------------------------
from threading import Thread
from threading import Lock
lock = Lock() # 声明锁,要保证相关的线程使用的是同一把锁
num = 0 # 声明共享资源
def Jia(lock):
# 加锁
lock.acquire()
# 标注使用共享的资源
global num
# 主逻辑代码
for i in range(10000000):
num+=1
print(num)
# 释放锁
lock.release()
def main():
# 创建线程
t1 = Thread(target=Jia, args=(lock,))
t2 = Thread(target=Jia, args=(lock,))
t3 = Thread(target=Jia, args=(lock,))
# 开启线程
t1.start()
t2.start()
t3.start()
if __name__ == '__main__':
main()
3. 进阶
(1) Thread.join()
- 作用:
阻塞当前所在的线程
,只有当执行 join() 的线程结束之后,才会解除阻塞 - 分析下面的代码:
- 阻塞前:在主线程中有一句
print('结束了')
,本意是想要在fn
函数执行完之后,再输出结束了
,但是因为主线程和t1线程是同步的,他们在同时执行,所以print('结束了')
的输出位置不一定是最后面,可能是在fn
执行一半的时候就输出结束了
- 阻塞后:
t1线程
调用了join()
,阻塞了当前所在线程,即阻塞了主线程,所以主线程需要等t1线程
结束后才可以继续执行主线程的内容,故实现了print('结束了')
在fn
执行完后在输出内容的需求
- 阻塞前:在主线程中有一句
# 阻塞前:也就是不调用 join()
# ----------------------------------------------------------
import time
from threading import Thread
def fn():
for i in range(10):
print(i)
time.sleep(1.5)
def main():
t1 = Thread(target=fn)
t1.start()
print('结束了')
if __name__ == '__main__':
main()
# 阻塞后:调用了 join()
# ----------------------------------------------------------
import time
from threading import Thread
def fn():
for i in range(10):
print(i)
time.sleep(1.5)
def main():
t1 = Thread(target=fn)
t1.start()
t1.join()
print('结束了')
if __name__ == '__main__':
main()
(2) 守护进程
'''
1. 进程分为主进程、守护进程、非守护进程
2. 守护、非守护是相对于主进程 而言的
3. 守护进程,可以理解为不重要的进程,当主进程结束后,守护进程会强制结束
4. 非守护进程,是比守护进程重要的进程,当主进程结束后,守护进程不会被强制结束
'''
# t1进程是非守护进程:t1进程会陷入死循环
# ----------------------------------------------------------
from threading import Thread
def fn():
while True:
print(1)
def main():
t1 = Thread(target=fn)
t1.start()
print('结束了')
if __name__ == '__main__':
main()
# t1进程是守护进程:t1进程会因为主进程的结束,被强制结束
# ----------------------------------------------------------
from threading import Thread
def fn():
while True:
print(1)
def main():
t1 = Thread(target=fn)
t1.start()
t1.setDaemon(True) # 设置为True时,说明此进程是"守护进程"【默认是False】
print('结束了')
if __name__ == '__main__':
main()
(3) 队列在线程之间的通信
一定要在后面的代码中仔细思考一下,尤其是阶段5的代码
# Queue.join()
'''
当生产者生产结束时,先阻塞生产者线程,只有当消费者发出已经消费完队中产品时,才解除阻塞
'''
# Queue.task_done()
'''
消费者消费一个队中的产品,就向生产者发送一次信息
当消费完队中信息之后,也向生产者发送信息,并发出已经消费完的提示,提示生产者可以解除生产者线程的阻塞了
'''
二、生产者与消费者模式
- 该模式有两个对象,分别是生产者、消费者,两者同时进行操作
- 下面分为5个阶段,慢慢讲解
阶段1:消费者线程的阻塞
from queue import Queue
from threading import Thread
# 生产者
def produce(q):
for i in range(1, 11):
q.put(i)
print(f'生产产品——{i}')
# 消费者
def consumer(q):
while True:
tmp = q.get()
print(f'消费产品——{tmp}')
# 主进程
def main():
q = Queue()
pro = Thread(target=produce, args=(q,))
con = Thread(target=consumer, args=(q,))
pro.start()
con.start()
if __name__ == '__main__':
main()
- 分析
- 在主线程中创建并开启生产者线程和消费者线程,生产者共生产10个产品
- 生产者生产产品的同时,消费者在调用
q.get()
方法消费产品,当生产者把产品全部生产完之后,生产者线程结束,消费者继续调用q.get()
方法消费产品,当没有产品可以消费时,消费者再调用q.get()
时,会导致消费者线程进入阻塞状态,直到再往里面加数据为止,但是生产者已经把产品生产完,不会再生产了,所以消费者线程会一直处于阻塞状态
阶段2:产品消费不完
from queue import Queue
from threading import Thread
# 生产者
def produce(q):
for i in range(1, 11):
q.put(i)
print(f'生产产品——{i}')
# 消费者
def consumer(q):
while True:
tmp = q.get()
print(f'消费产品——{tmp}')
# 主进程
def main():
q = Queue()
pro = Thread(target=produce, args=(q,))
con = Thread(target=consumer, args=(q,))
con.setDaemon(True) # 设置守护线程
pro.start()
con.start()
if __name__ == '__main__':
main()
- 针对阶段1的代码,只添加了一行代码,将消费者线程为 "守护线程"即可
- 分析
- 当生产者将产品全部生产完,生产者线程结束,然后主线程也结束了,接着
消费者线程
作为守护线程被强制退出,解决了消费者线程阻塞的问题 - 但是,由下图可看到,虽然解决了消费者线程阻塞的问题,但是消费者本次只消费了5个产品,生产者所生产的产品没有被消费完,这个问题请看
阶段3
- 当生产者将产品全部生产完,生产者线程结束,然后主线程也结束了,接着
阶段3:小完美的代码
from queue import Queue
from threading import Thread
# 生产者
def produce(q):
for i in range(1, 11):
q.put(i)
print(f'生产产品——{i}')
q.join() # 阻塞生产者线程,只有接收到消费者发送来的已经消费了最后一个产品的时候,才解除阻塞
# 消费者
def consumer(q):
while True:
tmp = q.get()
print(f'消费产品——{tmp}')
q.task_done() # 向生产者发送消息,告诉生产者我已经消费了一个产品
# 主进程
def main():
q = Queue()
pro = Thread(target=produce, args=(q,))
con = Thread(target=consumer, args=(q,))
con.setDaemon(True)
pro.start()
con.start()
if __name__ == '__main__':
main()
针对阶段2仅添加了两行代码
- q.join()
- q.task_done()
分析:
- 当生产者将产品全部生产完,生产者线程因为执行了
q.join()
而被阻塞,只有接收到消费者发送来的已经消费了最后一个产品的时候,才解除阻塞 - 而消费者线程会边消费产品,边执行
q.task_done()
给生产者线程发送消息,直到消费完全部的产品时,在给生产者发送消息时,会通知生产者已经消费完全部的产品 - 此时生产者接收到消费完全部产品的信息,阻塞被解除,生产者线程结束
- 然后主线程结束
- 再接着,由于消费者线程的守护线程,被强制关闭
- 当生产者将产品全部生产完,生产者线程因为执行了
阶段4:有关线程执行顺序的问题
from queue import Queue
from threading import Thread
# 生产者
def produce(q):
for i in range(1, 11):
q.put(i)
print(f'生产产品——{i}')
q.join() # 阻塞生产者线程,只有接收到消费者发送来的已经消费了最后一个产品的时候,才解除阻塞
# 消费者
def consumer(q):
while True:
tmp = q.get()
print(f'消费产品——{tmp}')
q.task_done() # 向生产者发送消息,告诉生产者我已经消费了一个产品
# 主进程
def main():
q = Queue()
pro = Thread(target=produce, args=(q,))
con = Thread(target=consumer, args=(q,))
con.setDaemon(True)
pro.start()
con.start()
print('结束了')
if __name__ == '__main__':
main()
与阶段3相比,仅在主线程中添加一行输出语句
- 分析
- 我们想要的是两个子线程结束之后,再打印输出
生产者和消费者全部结束了呀!!!
,但是很明显,结果不是这样的,下面开始分析 - 程序中有1个主线程、2个子线程,三者会同时执行,所以主线程中的输出语句的执行时间是随机的,故输出的位置也是随机的
- 解决方法:阻塞当前线程,也就是阻塞主线程,见阶段5
- 我们想要的是两个子线程结束之后,再打印输出
阶段5:线程执行顺序问题的解决
from queue import Queue
from threading import Thread
# 生产者
def produce(q):
for i in range(1, 11):
q.put(i)
print(f'生产产品——{i}')
q.join() # 阻塞生产者线程,只有接收到消费者发送来的已经消费了最后一个产品的时候,才解除阻塞
# 消费者
def consumer(q):
while True:
tmp = q.get()
print(f'消费产品——{tmp}')
q.task_done() # 向生产者发送消息,告诉生产者我已经消费了一个产品
# 主进程
def main():
q = Queue()
pro = Thread(target=produce, args=(q,))
con = Thread(target=consumer, args=(q,))
con.setDaemon(True)
pro.start()
con.start()
pro.join() # 阻塞当前所在的线程
print('结束了')
if __name__ == '__main__':
main()
与阶段4相比,仅添加一句代码,以达到阻塞主线程的需求
- 分析:
- 程序中有1个主线程、2个子线程,三者会同时执行
- 主线程中执行到
pro.join()
时,当前线程被阻塞,也即主线程被阻塞,知道生产完全部产品,消费完全部产品,生产者线程结束 - 主线程才被解除阻塞
- 然后主线程结束,消费者线程被强制结束
三、参考
Python-多线程及生产者与消费者的更多相关文章
- JAVA之旅(十五)——多线程的生产者和消费者,停止线程,守护线程,线程的优先级,setPriority设置优先级,yield临时停止
JAVA之旅(十五)--多线程的生产者和消费者,停止线程,守护线程,线程的优先级,setPriority设置优先级,yield临时停止 我们接着多线程讲 一.生产者和消费者 什么是生产者和消费者?我们 ...
- 进程,线程,GIL,Python多线程,生产者消费者模型都是什么鬼
1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? ...
- python queue和生产者和消费者模型
queue队列 当必须安全地在多个线程之间交换信息时,队列在线程编程中特别有用. class queue.Queue(maxsize=0) #先入先出 class queue.LifoQueue(ma ...
- 母鸡下蛋实例:多线程通信生产者和消费者wait/notify和condition/await/signal条件队列
简介 多线程通信一直是高频面试考点,有些面试官可能要求现场手写生产者/消费者代码来考察多线程的功底,今天我们以实际生活中母鸡下蛋案例用代码剖析下实现过程.母鸡在鸡窝下蛋了,叫练从鸡窝里把鸡蛋拿出来这个 ...
- java 22 - 19 多线程之生产者和消费者的代码优化
在之前,是把生产者录入数据和消费者获取数据的所有代码都分别写在各自的类中. 这样不大好 这次把生产者和消费者部分关键代码都写入资源类中: package zl_Thread; public class ...
- java 22 - 16 多线程之生产者和消费者的问题
生产者和消费者问题的描述图 通过上图,我们可以发现: 生产者和消费者使用的都是同一个资源(肉包子) 所以,当使用线程的时候,这两类的锁也是同一把锁(为了避免出现线程安全问题) 例子:学生信息的录入和获 ...
- Java:多线程之生产者与消费者
要求:用两个线程模拟存票.售票过程.但要求每存入一张票,就售出一张票,售出后,再存入,直到售完为止. 用到的知识点:线程等待.唤醒.可能的线程中断异常 下面的方式一和方式二采用的是唤醒所有等待的线程, ...
- python+rabbitMQ实现生产者和消费者模式
(一)安装一个消息中间件,如:rabbitMQ (二)生产者 sendmq.py import pika import sys import time # 远程rabbitmq服务的配置信息 user ...
- python学习-40 生产者和消费者模型
import time def buy(name): # 消费者 print('%s上街去买蛋' %name) while True: eggs=yield print('%s买了%s' %(name ...
- python连接kafka生产者,消费者脚本
# -*- coding: utf-8 -*- ''''' 使用kafka-Python 1.3.3模块 # pip install kafka==1.3.5 # pip install kafka- ...
随机推荐
- java 多线程 发布订阅模式:发布者java.util.concurrent.SubmissionPublisher;订阅者java.util.concurrent.Flow.Subscriber
1,什么是发布订阅模式? 在软件架构中,发布订阅是一种消息范式,消息的发送者(称为发布者)不会将消息直接发送给特定的接收者(称为订阅者).而是将发布的消息分为不同的类别,无需了解哪些订阅者(如果有的话 ...
- XMLHttpRequest() 如何预检查CORS跨域请求的?
https://blog.csdn.net/qq_38261174/article/details/90691058
- myeclipse 给类与方法添加注解模板方法
myeclipse 给类与方法添加注解模板方法 步骤1:点击myeclipse 界面的[Window]菜单 步骤2:点击下拉菜单的[Preferences]选项 步骤3:展开左边菜单的[java]选项 ...
- label标签利用jquery获取值得方式为$("#message").html()
label标签利用jquery获取值的方式为$("#message").text(), 赋值的方式为:$("message").html("北京欢迎你 ...
- 【LeetCode】1433. 检查一个字符串是否可以打破另一个字符串 Max Difference You Can Get From Changing an Integer
作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客:http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 排序 日期 题目地址:https://leetcode ...
- 【LeetCode】666. Path Sum IV 解题报告 (C++)
作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客:http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 DFS 日期 题目地址:https://leetcod ...
- Autofac 依赖注入小知识
Autofac 依赖注入小知识 控制反转/依赖注入 IOC/DI 依赖接口而不依赖于实现,是面向对象的六大设计原则(SOLID)之一.即依赖倒置原则(Dependence Inversion Prin ...
- Shell实现文件内容批量替换的方法
在Linux系统中,文件内容的批量替换同Windows平台相比要麻烦一点.不过这里可以通过Shell命令或脚本的方式实现批量替换的功能. 笔者使用过两个命令:perl和sed ,接下来会对其做出说明. ...
- Spring Boot 使用 Filter
Filter 是 JavaEE 中 Servlet 规范的一个组件,位于包javax.servlet 中,它可以在 HTTP 请求到达 Servlet 之前,被一个或多个Filter处理. 1. 编写 ...
- Deep Linear Networks with Arbitrary Loss: All Local Minima Are Global
目录 问题 假设和重要结果 证明 注 Laurent T, Von Brecht J H. Deep linear networks with arbitrary loss: All local mi ...